预聚合是OLAP系统中常用的一种优化手段，在通过在加载数据时就进行部分聚合计算，生成聚合后的中间表或视图，从而在查询时直接使用这些预先计算好的聚合结果，提高查询性能，实现这种预聚合方法大多都使用物化视图来实现。 ClickHouse社区实现的Projection功能类似于物化视图，原始的概念来源于Vertica，在原始表数据加载时，根据聚合SQL定义的表达式，计算写入数据的聚合数据与原始数据同步写入存储。在数据查询的过程中，如果查询 SQL 通过匹配分析可以通过聚合数据计算得到，直接查询聚合数据减少计算开销，大幅提升查询性能。
本文对 HBase Compaction 的原理、流程以及限流的策略进行了详细的介绍，列举了几个线上进行调优的案例，最后对 Compaction 的相关参数进行了总结。
在本文中，我们将介绍六个 TypeScript 的高级技巧，每个技巧都有例子展示其如何实现和使用。使用这些技巧，您不仅可以提高您的代码质量，也可以提高您作为一名 TypeScript 程序员的技能水平。
BERT是由Google提出的预训练语言模型，它基于transformer架构，被广泛应用于自然语言处理领域，是当前自然语言处理领域最流行的预训练模型之一。而了解BERT需要先了解注意力机制与Transformers。
在 iOS16 上，苹果推出了实时活动( Live Activities )。实时活动可以出现在用户锁屏界面，并可实时展示用户关心的一些核心信息。由于使用远程推送通道更新实时活动不需要主 app 保持开启，并且相比小组件需要用户手动添加到桌面这个门槛，实时活动功能是默认开启的，所以这一机制保证了信息的触达概率会远高于小组件。 笔者认为，实时活动是一种更高级的推送形态，对比传统的推送，实时活动显得灵活许多。传统推动在用户接收并读取到内容的瞬间信息就失效了，如果想要为用户提供持续更新的信息需要依赖一条接一条的推送才可以实现，这无论从成本还是用户体验上，都是难以接受的。而实时活动则会在持续期间，无干扰的保持着信息的更新，并且又会在合适的时机自行消失，因此用户体验极佳。 作为一家在线旅行产品平台，我们一直追求为用户提供极致的用户体验，在今年的上半年，我们上线了基于实时活动开发的实时出行信息展示功能，用户可以在出行全周期内，通过锁屏或者灵动岛看到最新实时的出行信息。
企业在进行营销推广时，广告投放通常是必备环节之一。为了避免投放“乱烧钱”，在大规模投放前，企业和广告优化师都会希望在多种广告策略中，找准效果更好策略才进行投放。早期这样的方案决策只能通过“拍脑袋”，或者简易的分流投放测试来粗略进行。在火山引擎AB测试推出“广告投放AB实验”后，可逐步支撑企业快速、科学地验证不同投放策略的平均转化成本数据效果，并根据实验报告得到计划中不同素材、不同落地页、不同人群包、不同预算等变量到底哪种更好。 广告投放AB实验背后，所需的数据能力支撑繁琐而复杂，开启广告实验后，如果数据不能够及时准确的送达，会对报告结论造成影响，甚至影响最终决策，而这均依赖于AB实验平台底层的基础投放能力。
